Підготовка навчальних даних для згорткової нейронної мережі (CNN) включає кілька важливих кроків для забезпечення оптимальної продуктивності моделі та точних прогнозів. Цей процес має вирішальне значення, оскільки якість і кількість навчальних даних значною мірою впливають на здатність CNN вивчати та ефективно узагальнювати шаблони. У цій відповіді ми розглянемо етапи підготовки навчальних даних для CNN.
1. Збір даних:
Першим кроком у підготовці навчальних даних є збір різноманітних і репрезентативних даних. Це передбачає збір зображень або інших відповідних даних, які охоплюють увесь діапазон класів або категорій, за якими навчатиметься CNN. Важливо переконатися, що набір даних є збалансованим, тобто кожен клас має однакову кількість зразків, щоб запобігти упередженню щодо будь-якого конкретного класу.
2. Попередня обробка даних:
Після того, як набір даних зібрано, важливо попередньо обробити дані, щоб стандартизувати та нормалізувати їх. Цей крок допомагає усунути будь-які невідповідності або варіації в даних, які можуть перешкодити процесу навчання CNN. Загальні методи попередньої обробки включають зміну розміру зображень до відповідного розміру, перетворення зображень у загальний колірний простір (наприклад, RGB) і нормалізацію значень пікселів до певного діапазону (наприклад, [0, 1]).
3. Збільшення даних:
Збільшення даних — це техніка, яка використовується для штучного збільшення розміру навчального набору даних шляхом застосування різноманітних перетворень до існуючих даних. Цей крок допомагає ввести додаткові варіації та зменшити переобладнання. Приклади методів збільшення даних включають випадкові повороти, переклади, повороти, масштабування та зміни яскравості чи контрасту. Застосовуючи ці перетворення, ми можемо створювати нові навчальні зразки, які дещо відрізняються від оригінальних, тим самим збільшуючи різноманітність набору даних.
4. Розподіл даних:
Щоб оцінити продуктивність навченої CNN і запобігти переобладнанню, необхідно розділити набір даних на три підмножини: набір для навчання, набір для перевірки та набір для тестування. Навчальний набір використовується для навчання CNN, набір перевірки використовується для налаштування гіперпараметрів і моніторингу продуктивності моделі під час навчання, а тестовий набір використовується для оцінки кінцевої продуктивності навченого CNN. Рекомендований коефіцієнт розподілу зазвичай становить близько 70-80% для навчання, 10-15% для перевірки та 10-15% для тестування.
5. Завантаження даних:
Після того, як набір даних розділено, дуже важливо ефективно завантажити дані в пам’ять. Цей крок передбачає створення завантажувачів даних або генераторів, які можуть ефективно завантажувати та попередньо обробляти дані пакетами. Пакетне завантаження дозволяє виконувати паралельну обробку, що прискорює процес навчання та зменшує вимоги до пам’яті. Крім того, завантажувачі даних можуть застосовувати додаткові етапи попередньої обробки, такі як перемішування даних, щоб переконатися, що CNN навчається з різноманітного діапазону зразків під час кожної ітерації навчання.
6. Балансування даних (необов'язково):
У деяких випадках набір даних може бути незбалансованим, тобто певні класи мають значно менше вибірок порівняно з іншими. Це може призвести до упереджених прогнозів, коли CNN буде надавати перевагу більшості. Щоб вирішити цю проблему, для збалансування набору даних можна застосувати такі методи, як надмірна вибірка класу меншості або недостатня вибірка класу більшості. Інший підхід полягає у використанні ваг класів під час навчання, надаючи більшого значення малопредставленим класам.
7. Нормалізація даних:
Нормалізація є критично важливим кроком для забезпечення того, що вхідні дані мають нульове середнє значення та одиничну дисперсію. Цей процес допомагає стабілізувати процес навчання та запобігти застряганню CNN у локальних мінімумах. Загальні методи нормалізації включають віднімання середнього значення та ділення на стандартне відхилення набору даних або масштабування даних до певного діапазону (наприклад, [-1, 1]). Нормалізацію слід застосовувати послідовно як до навчальних, так і до тестових даних, щоб гарантувати, що вхідні дані знаходяться в тому самому діапазоні.
Підготовка навчальних даних для CNN включає збір даних, попередню обробку, доповнення, розділення, завантаження та, за бажанням, балансування та нормалізацію. Кожен крок відіграє життєво важливу роль у тому, щоб CNN міг ефективно навчатися на основі даних і робити точні прогнози. Дотримуючись цих кроків, ми можемо створити надійний навчальний конвеєр для навчання CNN.
Інші останні запитання та відповіді щодо Нейронна мережа згортки (CNN):
- Яка найбільша згорточна нейронна мережа?
- Що таке вихідні канали?
- Що означає кількість вхідних каналів (1-й параметр nn.Conv2d)?
- Які загальні методи покращення продуктивності CNN під час навчання?
- Яке значення має розмір партії в навчанні CNN? Як це впливає на тренувальний процес?
- Чому важливо розділити дані на набори для навчання та перевірки? Скільки даних зазвичай виділяється для перевірки?
- Яка мета оптимізатора та функції втрат у навчанні згорткової нейронної мережі (CNN)?
- Чому важливо контролювати форму вхідних даних на різних етапах під час навчання CNN?
- Чи можна використовувати згорткові шари для інших даних, крім зображень? Наведіть приклад.
- Як можна визначити відповідний розмір для лінійних шарів у CNN?
Переглянути більше запитань і відповідей у нейронній мережі Convolution (CNN)